The influence of atmospheric aerosol on satellite ocean color data were evaluated using SeaWiFS monthly standard mapped image products. The atmospheric optical thickness (AOT) was increased in spring and summer, and it showed the strong positive correlation with remote sensing reflectance, normalized waterleaving radiance /solar irradiance, at 555 nm (Rrs555) which is a component of the satellite chlorophyll estimation. Such the high AOT and high Rrs555 pixels showed overestimation of satellite chlorophyll in spring, especially in the area which showed large phytoplankton absorption which 1s expressed by low remote sensing reflectance at 443, 490 and 510 nm (Rrs 443, Rrs490 and Rrs510).
광역범위에 대한 적조의 효율적인 모니터링을 위하여 원격탐사의 필요성이 점차 증가하고 있다. 하지만 기존 연구에서는 다양한 센서 중 해색 센서만을 위한 적조 탐지 알고리즘 개발에만 집중되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 위성 기반 적조 모니터링의 한계로 지적되고 있는 탁도가 높은 연안역의 적조 탐지와 원격탐사 자료의 부정확성을 개선하고자 다중센서의 활용을 제시하고자 한다. 국립수산과학원 적조속보 정보를 바탕으로 적조 발생해역을 선정하였고, 해색 센서인 GOCI 영상과 육상 센서인 Landsat OLI 영상을 이용하여 공간적인 융합과 분광기반 융합을 시도하였다. 두 영상의 공간 융합을 통하여, GOCI 영상에서 관측 불가능하였던 연안지역의 적조와 Landsat OLI 영상의 품질이 낮았던 외해역의 적조 모두 개선된 탐지결과 획득 가능하였다. Feature-level과 rawdata-level로 나누어 진행된 분광 융합 결과, 두 방법에서 도출된 적조 분포 양상은 큰 차이를 보이지 않았다. 하지만 feature-level 방법에서는 영상의 공간해상도가 낮을수록 적조 면적이 과대추정되는 경향이 나타났다. Linear spectral unmixing 방법으로 픽셀을 세분화한 결과, 적조 비율이 낮은 픽셀의 수가 많을수록 적조 면적의 차이는 심화되는 것으로 나타났다. Rawdata-level의 경우Gram-Schmidt가 PC spectral sharpening 기법보다 다소 넓은 면적이 추정되었지만, 큰 차이는 나타나지 않았다. 본 연구에서는 해색 센서와 육상 센서의 공간 융합을 통해 외해뿐만 아니라 탁도가 높은 연안의 적조 역시 탐지가 가능함을 보여주었고, 다양한 분광 융합 방법을 제시함으로써 더욱 정확한 적조 면적 추정 방법을 제시하였다. 이 결과는 한반도 주변의 적조를 더욱 정확하게 탐지하고, 적조를 효과적으로 제어하기 위한 대응대책 수립을 결정하는데 필요한 정확한 적조 면적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
동해에서 CDOM의 광학적 특성과 순환을 이해하기 위하여 MODIS의 원격탐사반사도($R_{rs}$)를 이용한 기존의 CDOM 흡광계수 추정 알고리즘들(Semi-Algorithms (3개), Empirical-Algorithms (3개))을 현장관측 자료와 비교 평가하였다. 2009년부터 2011년까지 총 7번의 현장 관측 자료는 연안 해역에서부터 외양의 다양한 해양환경을 포함하고 있다. 본 연구 결과, 동해에서 Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 이 현장 $a_{CDOM}$(412) 값을 가장 유사하게 추정하였다. Quasi-Analytical Algorithm (QAA_v5) 알고리즘을 기준으로 Semi-analytical 알고리즘은 과소추정하는 경향을 보였다. 그러나 Empirical 알고리즘은 과대추정하는 경향을 보였다. $a_{CDOM}$(412)의 값이 높은 곳에서 위성관측 엽록소-a (Chlorophyll-a)의 값도 높았다. 이 결과는 CDOM이 엽록소-a의 함량 추정에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 제시한다. 본 연구 결과는 세계최초 정지궤도 해색위성인 GOCI의 CDOM 알고리즘을 개선하는데 기초자료로 활용될 것이다.
남해안에서 발생한 Cochlodinium polykrikoides 적조를 적조인 경우와 아닌 경우(satellite high chlorophyll water)로 부터 분류하기 위해서, 본 연구는 Son et al.(2011)의 spectral classification 방법을 세계 최초 해색위성인 GOCI 파장에 맞도록 개선했다. C. polykrikoides 적조인 경우와 아닌 경우는 네 가지 단계를 거쳐서 분리했다. 첫 번째 단계는 적조 발생 가능지역으로 555nm와 680nm (fluorescence peak)에서 피크를 보이는 지역을 선택했다. 두 번째 단계는 적조 발생 가능 지역 중에서 용존유기물/부유물질 함량이 높은 지역과 낮은 지역을 구분했다. 세 번째와 네 번째 단계는 blue-to-green 밴드비를 이용하여 적조 발생 지역과 아닌 지역을 구분했다. 네 가지 단계를 적용한 결과 적조의 스펙트럼은 증가된 식물성 플랑크톤과 용존유기물(부유물질)의 흡광 때문에 짧은 파장에서는 낮은 기울기를 보이고, 증가된 부유물질 때문에 긴 파장에서는 상대적으로 증가된 기울기를 나타냈다. GOCI를 위해 개선된 spectral classification 방법은 C. polykrikoides 적조인 경우와 적조가 아닌 경우에 대해서 높은 user accuracy를 보이고, 다양한 해양환경에서 신뢰성 있는 적조 탐지 가능성을 보이고 클로로필 농도를 이용한 방법이나 기존의 다른 적조 탐지 방법보다 좋은 결과를 보였다. 남해안 C. polykrikoides 적조는 2012년 7월 말에서 8월 초까지 나로도와 통영 부근 해상에서 탐지 되었고, 2012년 8월 중순에는 완도에서 거제도까지 남해안 전체에 걸쳐 발생했다.
본 연구에서는 고해상도인 아리랑 2호(KOMPSAT-2)와 ENVISAT ASAR(Synthetic Aperture Radar) 마이크로웨이브 위성 영상을 이용한 유류 분포 면적 추정과 저해상도인 해색위성 자료를 이용하여 허베이스피리트호 유류오염 사고 발생 전후의 클로로필 a 농도를 분석하였다. KOMPSAT-2와 ASAR 위성에서 추정된 유출유 확산 분포 면적은 각각 59,456 $m^2$ 과 1,168 $km^2$로 추정되었다. QuickScat 위성관측 바람은 유류오염 사고 전후에 북풍과 북서풍이 우세하였고, 유류오염 사고 당시 바람은 10m/s 이상의 강한 북서풍이 탁월하였다. 태안과 안면도 연안해역의 클로로필 a의 월별 농도는 유류사고 당시인 2007년 12월에 각각 2.9 mg/$m^3$과 2.5 /$m^3$ 이었으나, 그 한 달 후인 2008년 1월에는 각각 6.3 mg/$m^3$과 3.7 mg/$m^3$로 클로로필 a 농도가 현저하게 증가하였다. 또한, 이들 지역에서 콜로로필 a 농도의 단기변화는 유류오염 사고 발생 1-2 주일 후에 그 농도가 감소한 것을 알았다.
동해에서 입자성 유기탄소(Particulate Organic Carbon, POC) 함량을 위성 관측으로 추정하기 위해 MODIS AQUA 위성 자료와 2006~2010 년 춘계와 하계에, 동해 서남부 해역의 30 개 정점에서 화학 분석을 통하여 측정한 POC 함량 자료를 원격 반사도, 확산광소산계수 등 MODIS Aqua 해색 위성 관측 자료와 비교하여 현장 값에 가장 근접하고 통계적으로 유의한 해수 중 POC 함량을 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 위성 자료가 현장 값에 가장 근접하는 경우는 $R_{rs}$(488)와 $R_{rs}$(555) 비율을 이용하는 경우로서 거듭 제곱형태로 $POC=266.85^*[R_{rs}(488)/R_{rs}(555)]^{-1.447}$ ($R^2=0.924$)이고, 평균 제곱근 오차는 20.9 mg $m^{-3}$로 양호하였다. 부유 입자 중 POC 이외 물질의 함량은 상기 알고리즘에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러므로 동해 서남부 해역의 춘계와 하계에 대해서는 이 해역의 광학특성을 반영한 알고리즘을 사용하여 MODIS Aqua 해색 위성 관측 자료로부터 표층 해수의 POC 함량을 추정할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 세계 최초 정지궤도 해색위성인 GOCI 영상을 이용하여 최근 가장 심각한 적조피해가 발생한 남해안 해역을 대상으로 적조지역을 탐지하였다. 적조출현부터 소멸될 때까지의 구름이 없는 맑은 날의 GOCI 영상을 선정하여 적조지역을 탐지하였고, 시간적 변화에 따른 적조발생해역의 공간적 분석으로 적조 우심해역을 도출하였다. 본 연구 결과 남해안 해역에서 통영시 한산 욕지해역 일대가 적조 우심해역으로 나타났으며, 적조 우심해역에서 연안 해역인 통영시 산양읍 해역 일대로 적조 확산이 이루어지는 것으로 추정되었다. 또한, 시간적 경과에 따른 적조발생면적과 경상남도의 방제활동 및 적조피해 발생액의 변화를 비교 분석한 결과 상호 관련성이 있는 것으로 나타났으나, 적조활동은 다양한 인자에 의하여 이루어지기에 본 연구결과로 단정키는 어려우며 보다 많은 자료분석을 통하여 신뢰도를 높여야 할 것으로 판단된다.
1997년 9월부터 2007년 12월까지 동해의 SeaWiFS 자료를 이용하여 SeaWiFS 클로로필-${\alpha}$ 농도가 가지는 스펙클 오차의 특성을 분석하고 그 원인을 조사하였다. 비정상적으로 큰 농도를 가진 스펙클들은 산발적으로 분포하였으며, 주변 화소들과 비교하였을 때 $10mg/m^3$ 이상의 현저하게 큰 편차를 보였다. 이 스펙클들은 겨울철에 자주 나타나는 경향이 있었으며, 이는 구름 분포와 관련이 있을 수 있다. 10년 평균된 겨울철 운량은 동해 북서쪽보다 스펙클이 자주 출현하는 남동쪽에서 더 크게 나타났다. 통계적 분석 결과는 운량이 증가할수록 스펙클의 수가 증가하는 것을 보여주었다. 스펙클 화소의 정규화 된 수출광량은 단파장 영역(443, 490, 510nm)에서 상당히 낮았으나 555nm 파장대는 정상적이었다. 이러한 낮은 관측치들은 클로로필-${\alpha}$ 산출 식에서 비정상적으로 큰 농도를 생산하였다. 본 연구는 동해의 SeaWiFS 클로로필-${\alpha}$ 농도자료가 지니는 스펙클 오차에 대한 문제점을 제기하였으며, 적절한 해색 원격탐사 기술을 활용한 좀 더 신뢰도 있는 클로로필-${\alpha}$ 자료를 해양 응용 연구에 사용해야 함을 제시하였다.
정지궤도 해색탑재체(GOCI, Geostationary Ocean Color Imager)의 주관 운영기관인 해양위성센터 (KOSC, Korea Ocean Satellite Center)는 한국해양연구원에 기반시설을 구축하였다. 또한, 해양위성센터는 수신시스템(GDAS), 전처리시스템(IMPS), 처리시스템(GDPS), 배포시스템(GDDS), 자료교환시스템(DMS), 기관간 자료교환시스템(EDES), 통합감시제어시스템(TMC) 등 GOCI 데이터의 서비스를 위한 준비를 완료하였다. 해양위성센 터에서는 매일 8번 관측되는 GOCI 데이터를 수신하고, 처리하여 배포정책에 따라 Level 1B 이후의 데이터를 사용자에게 배포하게 된다. 여기서는 해양위성센터의 시스템과 배포정책에 대한 개요를 설명하고, 사용자가 해양위성센터의 홈페이지에서 GOCI 데이터를 검색 요청하고 다운로드할 수 있는 방법을 소개한다.
GOCI(정지궤도 해색센서) 해수환경분석 알고리즘들은 해양 광 특성 현장관측 자료들을 이용하여 개발되었다. 사용된 자료는 1998년부터 2009년까지 한반도 주변 해역에서 총 1348개 정점에서 얻어진 엽록소 농도(Chl-a), 부유물 농도(SS), 용존유기물의 흡광계수($a_{dom}$), 원격반사도($R_{rs}$) 현장자료들이다. GOCI 엽록소 농도 산출 알고리즘(GOCI Chl-a)은 부유물과 용존유기물의 영향을 모두 고려하고 네 개의 원격반사도 밴드비를 이용하여 개발하였다. GOCI Chl-a 알고리즘은 다른 알고리즘들보다 현장관측자료에 근사한 엽록소 농도 값을 산출하였다. SeaWiFS 영상자료에서 GOCI Chl-a 알고리즘은 SeaWiFS 표준 엽록소 산출 알고리즘들보다 평균 46 % 정도 보정된 엽록소 농도 값을 산출하였다. GOCI 부유물 농도 산출 알고리즘(GOCI SS)은 보편적인 두 개의 원격반사도 밴드비를 사용하지 않고, Ahn et al.(2001)의 원격반사도 단일밴드 방법을 사용하여 개발하였다. GOCI 용존유기물 산출 알고리즘(GOCI $a_{dom}$)은 원격반사도 밴드비 $R_{rs}(412)/R_{rs}(555)$와 $a_{dom}(\lambda)$)의 상관관계를 이용하여 개발하였다. GOCI 엽록소 형광 알고리즘과 GOCI 적조분석 알고리즘은 Ahn and Shanmugam(2007)와 Ahn and Shanmugam(2006)의 연구들에 의해 각각 개발되었다. 2010년 6월경에 GOCI의 성공적인 발사가 이루어지면 추후 GOCI 자료의 검보정 연구를 통해 개발된 알고리즘들의 문제점을 분석하고, 한반도 주변 해역의 해양 광 특성 현장자료의 지속적인 업데이트를 통한 알고리즘들의 개선작업이 이루어질 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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